首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于特征选择的实体关系抽取*
引用本文:毛小丽,何中市,邢欣来,刘莉.基于特征选择的实体关系抽取*[J].计算机应用研究,2012,29(2):530-532.
作者姓名:毛小丽  何中市  邢欣来  刘莉
作者单位:重庆大学计算机学院,重庆,400044
基金项目:中央高校基本科研业务费科研专项资助项目(CDJXS11180020);国家科技重大专项项目(2008ZX07315-001)
摘    要:提出了一种实体关系抽取方案,该方案针对实体关系抽取中特征空间维数过高问题,引入了文本分类中的特征选择算法,如信息增益、期望交叉熵和x2统计,实现了特征空间降维。实验结果表明,各特征选择算法均能在尽量保证抽取性能的同时有效地降低向量空间维数,提高分类效率,其中x2统计取得的效果最好。

关 键 词:关系抽取  特征选择  信息增益  期望交叉熵  x2统计

Entity relation extraction based on feature selection
MAO Xiao-li,HE Zhong-shi,XING Xin-lai,LIU Li.Entity relation extraction based on feature selection[J].Application Research of Computers,2012,29(2):530-532.
Authors:MAO Xiao-li  HE Zhong-shi  XING Xin-lai  LIU Li
Affiliation:(College of Computer, Chongqing University, Chongqing 400044, China)
Abstract:This paper proposed a new entity relation extraction method using the feature selection algorithms such as information gain, expected cross entropy, x2 statistic which were used in text classification for reducing the feature space dimension. Experiments results show that these feature selection algorithms can keep the extraction performance while ensuring reduce the vector space dimension effectively, and improve the classification efficiency. The x2 statistic reaches the best performance.
Keywords:relation extraction  feature selection  information gain  expected cross entropy  x2 statistic
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机应用研究》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机应用研究》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号